JP2019500256A - 自律走行車の移動をシミュレートするための物理モデル及び機械学習結合方法 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図1
Description
Claims (21)
- 自律走行車を走行させるためのコンピュータ実施方法であって、
自律走行車の次の移動に用いられる運転シナリオを認識するステップであって、前記運転シナリオは1つ以上の予め決められたパラメータのセットで表されるステップと、
前記運転シナリオに対応する物理モデルを用いて、前記自律走行車の第1の次の移動を計算するステップと、
予め決定されたパラメータのセットに横滑り予測モデルを適用して、前記運転シナリオが与えられる場合の前記自律走行車の横滑りを予測するステップと、
前記自律走行車の前記第1の次の移動と、前記自律走行車により予測された横滑りとに基づいて、前記自律走行車の第2の次の移動を決定するステップと、
前記第2の次の移動に基づいて、計画及び制御データを生成するステップと、
前記計画及び制御データに基づいて前記自律走行車を制御し、走行させるステップと、を含む、
ことを特徴とする方法。 - 前記横滑り予測モデルは、複数の異なるタイプの車両により複数の運転シナリオにおいて測定して記録された横滑りと、対応する運転パラメータとに基づいて、機械学習によって生成される、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記横滑りは、前記自律走行車の実際の位置と、前記自律走行車により前記物理モデルに基づいて計算された位置との間の距離を示す、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 第2の次の移動を決定するステップは、
元の位置、車輪の動き、及び前記予測された横滑りを追加することにより、前記自律走行車の最終の位置を計算するステップを含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記予測された横滑りは、前記物理モデルに基づいて計算された、前記自律走行車の前記第1の移動を補正するために使用される、ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記運転シナリオは、前記自律走行車の回転のシナリオを含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記所定のパラメータは、道路の種類、気象条件、前記自律走行車の速度、前記自律走行車の目標角度、前記自律走行車の加速度又は減速度、前記自律走行車のステアリング角及び前記自律走行車のステアリング角のうちの1つ以上を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - コマンドが記憶されており、前記コマンドがプロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、自律走行車を動作させる処理を実行させる、不発揮性の機械可読媒体であって、
前記処理は、
次の移動に用いられる自律走行車の運転シナリオを認識し、前記運転シナリオは1つ以上の予め決められたパラメータのセットで表されることと、
前記運転シナリオに対応する物理モデルを用いて、前記自律走行車の第1の次の移動を計算することと、
予め決定されたパラメータのセットに横滑り予測モデルを適用して、前記運転シナリオが与えられる場合の前記自律走行車の横滑りを予測することと、
前記自律走行車の前記第1の次の移動と、前記自律走行車により予測された横滑りとに基づいて、前記自律走行車の第2の次の移動を決定することと、
前記第2の次の移動に基づいて、計画及び制御データを生成することと、
前記計画及び制御データに基づいて前記自律走行車を制御し、走行させることと、を含む、
ことを特徴とする不発揮性の機械可読媒体。 - 前記横滑り予測モデルは、複数の異なるタイプの車両により複数の運転シナリオにおいて測定して記録された横滑りと、対応する運転パラメータとに基づいて、機械学習によって生成される、
ことを特徴とする請求項8に記載の機械可読媒体。 - 前記横滑りは、前記横滑りは、前記自律走行車の実際の位置と、前記自律走行車により前記物理モデルに基づいて計算された位置との間の距離を示す、
ことを特徴とする請求項8に記載の機械可読媒体。 - 第2の次の移動を決定することは、
元の位置、車輪の動き、及び前記予測された横滑りを追加することにより、前記自律走行車の最終の位置を計算することを含む、
ことを特徴とする請求項8に記載の機械可読媒体。 - 前記予測された横滑りは、前記物理モデルに基づいて計算された前記自律走行車の前記第1の移動を補正するために使用される、
ことを特徴とする請求項8に記載の機械可読媒体。 - 前記運転シナリオは、前記自律走行車の回転のシナリオを含む、
ことを特徴とする請求項8に記載の機械読取可能媒体。 - 前記所定のパラメータは、道路の種類、気象条件、前記自律走行車の速度、前記自律走行車の目標角度、前記自律走行車の加速度又は減速度、前記自律走行車のステアリング角及び前記自律走行車のステアリング角のうちの1つ以上を含む、
ことを特徴とする請求項8に記載の機械読取可能媒体。 - プロセッサと、
前記プロセッサに連結されてコマンドを記憶するメモリと、を含み、
前記コマンドが前記プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、自律走行車を動作させる処理を実行させる、データ処理システムであって、
前記処理は、
次の移動に用いられる自律走行車の運転シナリオを認識し、前記運転シナリオは1つ以上の予め決められたパラメータのセットで表されることと、
前記運転シナリオに対応する物理モデルを用いて、前記自律走行車の第1の次の移動を計算することと、
予め決定されたパラメータのセットに横滑り予測モデルを適用して、前記運転シナリオが与えられる場合の前記自律走行車の横滑りを予測することと、
前記自律走行車の前記第1の次の移動と、前記自律走行車により予測された横滑りとに基づいて、前記自律走行車の第2の次の移動を決定することと、
前記第2の次の移動に基づいて、計画及び制御データを生成することと、
前記計画及び制御データに基づいて前記自律走行車を制御し、走行させることと、を含む、
ことを特徴とするデータ処理システム。 - 前記横滑り予測モデルは、複数の異なるタイプの車両により複数の運転シナリオにおいて測定して記録された横滑りと、対応する運転パラメータとに基づいて、機械学習によって生成される、
ことを特徴とする請求項15に記載のシステム。 - 前記横滑りは、前記横滑りは、前記自律走行車の実際の位置と、前記自律走行車により前記物理モデルに基づいて計算された位置との間の距離を示す、
ことを特徴とする請求項15に記載のシステム。 - 第2の次の移動を決定することは、
元の位置、車輪の動き、及び前記予測された横滑りを追加することにより、前記自律走行車の最終の位置を計算することを含む、
ことを特徴とする請求項15に記載のシステム。 - 前記予測された横滑りは、前記物理モデルに基づいて計算された前記自律走行車の前記第1の移動を補正するために使用される、
ことを特徴とする請求項15に記載のシステム。 - 前記運転シナリオは、前記自律走行車の回転のシナリオを含む、
ことを特徴とする請求項15に記載のシステム。 - 前記所定のパラメータは、道路の種類、気象条件、前記自律走行車の速度、前記自律走行車の目標角度、前記自律走行車の加速度又は減速度、前記自律走行車のステアリング角及び前記自律走行車のステアリング角のうちの1つ以上を含む、
ことを特徴とする請求項15に記載のシステム。
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